从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

在信息爆炸的时代，如何高效地获取和利用知识成为了个人和企业面临的重要挑战。无论是在工作中查找专业资料，还是在学习中梳理知识体系，我们常常在海量的信息中迷失方向。

想要解决这些难题，只需搭建一个专属的 AI 问答系统，就可以帮助企业能够快速、准确地从特定的知识源中获取答案，提升知识运用的效率。

本文将详细介绍如何使用 ChatWiki 和 DeepSeek 从零开始搭建一个强大的 RAG 知识库。

一、ChatWiki简介

ChatWiki基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）技术构建，将传统的检索方法与生成模型结合，通过引入外部知识库来增强生成的内容。

不仅能够显著提高回答的准确性，还能够有效地处理一些生成模型单独无法处理的长尾问题和专业问题。

可参考RAG 的工作流程 ↓

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

二、RAG 知识库搭建流程

1.注册 ChatWiki 账号

点击注册按钮，随后查收邮箱中的验证邮件，点击验证链接激活账号，即可成功注册 ChatWiki 账号。

2.添加 DeepSeek 大模型

登录后进入系统设置，ChatWiki 支持 20 多种 AI 大模型，需要前往 DeepSeek 官网申请获取 API Key。

获取之后，只需按照提示准确填写相关信息，即可快速完成 DeepSeek 大模型的添加。

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

3.创建知识库

在 ChatWiki 的主界面中，找到 “知识库管理” 选项，点击进入后选择 “新增知识库”。系统支持多格式数据批量导入，比如 PDF、DOCX、TXT、 XLSX、HTML等。

除此之外，还可以自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割，将文本数据转化为模型能够理解和处理的向量形式，为后续的检索和生成做好准备。

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

4.创建机器人

完成知识库的创建和数据预处理后，进入 “机器人管理” 界面，点击 “新增机器人”。为机器人命名后即可创建成功，即可对机器人进行详细设置。

比如系统提示词、关联知识库、欢迎语、未知问题提示语等信息。使机器人能够从知识库中获取准确信息来回答用户问题；

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

5.配置使用场景

机器人设置完成后，在 “机器人管理 – 对外服务” 板块中，根据自身的需求和实际应用场景进行配置。

ChatWiki 支持多种使用场景，可生成嵌入式代码、API接口或H5链接，无缝接入微信公众号、微信小程序、企业微信、APP、抖音、快手、官网等平台。

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

ChatWiKi 功能试用，请扫码联系

从零搭建 AI 问答系统：ChatWiki + DeepSeek，打造RAG 知识库实战指南

原创文章，作者：小芝麻，如若转载，请注明出处：https://xiaokefu.com.cn/blog/26313.html